營(yíng)銷(xiāo)是最近十年來(lái)變化最快的領(lǐng)域之一。從傳統(tǒng)的線下門(mén)店銷(xiāo)售,到網(wǎng)上銷(xiāo)售,再到線上線下的融合,包括今年以來(lái)受疫情的影響而大熱的直播帶貨,都是這個(gè)領(lǐng)域快速變化的實(shí)際體現(xiàn)。營(yíng)銷(xiāo)方式和推廣渠道的變化,給眾多的企業(yè)尤其是傳統(tǒng)行業(yè)造成了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)。
在激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,企業(yè)要提升銷(xiāo)售業(yè)績(jī)和盈利能力,就需要在客戶滿意度、毛利水平把控、物流效率提升和成本控制等各方面進(jìn)行優(yōu)化提升。而要解決以上難題,需要對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),并在預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上合理優(yōu)化庫(kù)存結(jié)構(gòu)和庫(kù)存數(shù)量,從而實(shí)現(xiàn)在滿足銷(xiāo)售需求的前提下庫(kù)存和物流成本最低的目標(biāo)。
以下是永洪科技的需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存優(yōu)化解決方案簡(jiǎn)介。
1.需求預(yù)測(cè)
需求預(yù)測(cè)影響到包括銷(xiāo)售計(jì)劃、預(yù)算和銷(xiāo)售額確定在內(nèi)的銷(xiāo)售管理的各方面工作以及采購(gòu)庫(kù)存管理等內(nèi)容,對(duì)企業(yè)的業(yè)績(jī)達(dá)成和盈利能力有重大影響。需求預(yù)測(cè)以往通常由業(yè)務(wù)部門(mén)根據(jù)歷史銷(xiāo)售情況進(jìn)行主觀判斷,缺少科學(xué)依據(jù),準(zhǔn)確度低。
科學(xué)的需求預(yù)測(cè)可以為企業(yè)帶來(lái)兩方面的提升:
從運(yùn)營(yíng)的角度來(lái)看,可以為企業(yè)制訂短、中、長(zhǎng)期目標(biāo),企業(yè)可以以銷(xiāo)定產(chǎn),合理地安排生產(chǎn)計(jì)劃,避免產(chǎn)品積壓,有效對(duì)庫(kù)存進(jìn)行管理,對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度的安排具有指導(dǎo)意義,同時(shí)可以指導(dǎo)銷(xiāo)售人員完成銷(xiāo)售額,實(shí)現(xiàn)使用價(jià)值向價(jià)值轉(zhuǎn)變;
從長(zhǎng)期發(fā)展的角度看,可以幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu),從新產(chǎn)品的研發(fā)規(guī)劃、產(chǎn)品定位和定價(jià)策略等各個(gè)層面提供決策支持,提升產(chǎn)品對(duì)市場(chǎng)的匹配度。
作為新一代增強(qiáng)型BI平臺(tái),永洪科技的Z-Suite產(chǎn)品融合了BigData + AI + BI的全棧能力,將大量的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型軟件化,并通過(guò)易用的界面使商業(yè)用戶無(wú)需掌握深?yuàn)W的數(shù)學(xué)計(jì)算模型即可以構(gòu)建對(duì)企業(yè)有價(jià)值的預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)模型來(lái)自計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展形成的大量成熟的模型,模型的共同特點(diǎn)是基于市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)推演未來(lái)需求,在分析過(guò)程中能夠發(fā)現(xiàn)影響市場(chǎng)需求的關(guān)鍵因素,并在未來(lái)預(yù)測(cè)中加入關(guān)鍵因素,進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。
需求預(yù)測(cè)需要考慮的常見(jiàn)影響因素如下:
?永洪科技的需求導(dǎo)向型預(yù)測(cè)模型具有以下特點(diǎn):
通過(guò)該模型可以實(shí)現(xiàn):
按地域?qū)蛹?jí)(省、市、縣)進(jìn)行交叉預(yù)測(cè)和調(diào)和
按品線、品類(lèi)、型號(hào)進(jìn)行銷(xiāo)售量復(fù)合預(yù)測(cè)
促銷(xiāo)因素影響下的需求預(yù)測(cè)
各層級(jí)預(yù)測(cè)值自調(diào)節(jié)、實(shí)現(xiàn)各級(jí)預(yù)測(cè)的統(tǒng)一
自動(dòng)優(yōu)化分解銷(xiāo)售指標(biāo)
以某石化企業(yè)的油品需求預(yù)測(cè)項(xiàng)目為例,永洪的預(yù)測(cè)方案最終預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度能夠接近92%,為產(chǎn)供銷(xiāo)計(jì)劃和協(xié)同提供了科學(xué)的決策依據(jù),通過(guò)以銷(xiāo)定產(chǎn),有效幫助該企業(yè)實(shí)現(xiàn)了提升履約率、降低成本、提升利潤(rùn)水平等方面的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。
2.庫(kù)存優(yōu)化
有了準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè),企業(yè)可以相應(yīng)的制定短、中、長(zhǎng)期的目標(biāo)并相應(yīng)的制定生產(chǎn)計(jì)劃。那么如何保障生產(chǎn)和銷(xiāo)售活動(dòng)的順利進(jìn)行呢,這就需要供給側(cè)的有力支持,也就是要保障原材料和產(chǎn)成品庫(kù)存的安全供應(yīng)。庫(kù)存是企業(yè)的主要成本構(gòu)成之一,降低庫(kù)存提升庫(kù)存周轉(zhuǎn)率是企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效、保障盈利能力的重要手段和目標(biāo)。
庫(kù)存優(yōu)化的目的就是選擇恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)和方法,建立合適的庫(kù)存模型,確定最優(yōu)的訂購(gòu)時(shí)間和訂貨量使得庫(kù)存成本在滿足約束條件下達(dá)到最小。雖然一些企業(yè)的ERP或者WMS系統(tǒng)提供基本的庫(kù)存補(bǔ)貨計(jì)算和建議,但是通常效果都不理想。
永洪科技的多層級(jí)庫(kù)存優(yōu)化計(jì)算模型融入最前沿的模擬隨機(jī)優(yōu)化算法,能為復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則下的大規(guī)模供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)快速測(cè)算出最佳的多級(jí)庫(kù)存模式,可以幫助企業(yè)降低5%~15%的庫(kù)存成本。
從分類(lèi)看,庫(kù)存包括原料庫(kù)存、在制品以及產(chǎn)成品,從庫(kù)存狀態(tài)來(lái)看,包括在庫(kù)庫(kù)存和在途庫(kù)存。庫(kù)存成本包括持有成本(貨物成本、保存成本等)、訂購(gòu)成本(訂單成本、物流成本等)以及懲罰成本(延期交貨導(dǎo)致的懲罰、緊急發(fā)貨增加的成本等)。所以庫(kù)存優(yōu)化需要基于服務(wù)等級(jí)、訂單提前期、經(jīng)濟(jì)批量、運(yùn)輸成本等約束條件測(cè)算最佳庫(kù)存水平和模式,并根據(jù)需求預(yù)測(cè),動(dòng)態(tài)計(jì)算庫(kù)存控制水平、補(bǔ)貨數(shù)量和補(bǔ)貨時(shí)間點(diǎn)。
?永洪科技庫(kù)存優(yōu)化方案的總體架構(gòu)如下:
企業(yè)通常采用定量訂貨或者定期訂貨兩種不同的訂貨模式:
1、針對(duì)定量訂貨,我們需要計(jì)算出經(jīng)濟(jì)訂貨批量和再訂貨時(shí)間點(diǎn);
2、對(duì)于定期訂貨,需要實(shí)現(xiàn)訂貨量的準(zhǔn)確計(jì)算。
以某汽車(chē)集團(tuán)項(xiàng)目為例,在永洪庫(kù)存優(yōu)化模型的幫助下,在同等服務(wù)水平下降低了17.4%的庫(kù)存。
作為一家以客戶成功為目標(biāo)的BI廠商,永洪科技立足于通過(guò)產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化和數(shù)據(jù)應(yīng)用方案的積累完善為客戶提供數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的全方位支持。永洪科技已經(jīng)形成了包括制造、金融、零售、電力能源、交通、教育、政府在內(nèi)的眾多行業(yè)解決方案,以及財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷(xiāo)、代理商、采購(gòu)、庫(kù)存等多個(gè)領(lǐng)域解決方案。
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